Redis

本节内容：

NoSQL概述
Redis简介
Java操作redis
Redis的常用命令
keys的通用操作
Redis的特性
Redis持久化
Redis的使用场景

一、NoSQL概述

1. 什么是NoSQL？

NoSQL（Not Only SQL），意即“不仅仅是SQL”，是一项全新的数据库概念，泛指非关系型的数据库。

2. 为什么需要NoSQL？

随着互联网web2.0网站的兴起，非关系型数据库现在成了一个极其热门的新领域，非关系型数据库产品的发展非常迅速。而传统的关系数据库在应付 web2.0 网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，比如：

对数据库高并发读写的需求
对海量数据的高效率存储和访问的需求
对数据库的高可扩展性和高可用性的需求

而NoSQL具有灵活的数据模型，可以处理非结构化/半结构化的大数据。

NoSQL很容易实现可伸缩性（水平扩展）

3. 主流的NoSQL产品

NoSQL的分类：

键值(Key-Value)存储数据库

这一类数据库主要会使用到一个哈希表，这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。Key/value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署。但是如果DBA只对部分值进行查询或更新的时候，Key/value就显得效率低下了。举例如：Redis

列存储数据库。

这部分数据库通常是用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在，但是它们的特点是指向了多个列。这些列是由列家族来安排的。如：Cassandra, HBase,.

文档型数据库

文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件的，而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模型是版本化的文档，半结构化的文档以特定的格式存储，比如JSON。文档型数据库可以看作是键值数据库的升级版，允许之间嵌套键值。而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高。如：MongoDb. 国内也有文档型数据库SequoiaDB，已经开源。

图形(Graph)数据库

图形结构的数据库同其他行列以及刚性结构的SQL数据库不同，它是使用灵活的图形模型，并且能够扩展到多个服务器上。NoSQL数据库没有标准的查询语言(SQL)，因此进行数据库查询需要制定数据模型。许多NoSQL数据库都有REST式的数据接口或者查询API。

4. 关于关系型数据库和nosql数据库

关系型数据库(RDBMS)：将数据组织在一个有字段和记录组成的二维关系表中，并且在这个关系表之外提供了很多辅助性工具以完成关系表中关系的维持及数据访问等功能。核心是二维关系表。一个数据库管理系统还应该提供安全性的机制，所以我们还得为管理系统提供认证、授权等功能。

我们要想实现对数据访问时载入有限片的数据而不用是所有数据，还要提供索引等。对于用户来讲，需要只看到自己需要的数据，还要提供视图等。

但是关系型数据库还遇到一个问题，如何把文件存入到数据库中？不大可能，除非把图片编码重新编码成字符保存到数据库中。如果不能，我们可以把一个文件在文件系统中的路径(字符串)存在表中。

【注意】:关系型数据库只是一种概念，只是一种设计理念，能够把这种理念实现的通常是软件。MySQL、Oracle就是实现了这种设计理念的软件。

关系型数据库是基于关系表的数据库，最终会将数据持久化到磁盘上，而nosql数据库是基于特殊的结构，并将数据存储到内存的数据库。从性能上而言，nosql数据库要优于关系型数据库，从安全性上而言关系型数据库要优于nosql数据库，所以在实际开发中一个项目中nosql和关系型数据库会一起使用，达到性能和安全性的双保证。

二、Redis简介

1. 什么是Redis

Redis是用C语言开发的一个开源的高性能键值对（key-value）数据库。它通过提供多种键值对数据类型来适应不同场景下的存储需求，目前为止Redis支持的键值数据类型如下：

字符串类型
散列类型
列表类型
集合类型
有序集合类型

Redis里存数据就相当于map。上面这几个类型一般指的是value的类型，key一般都是字符串。

list元素有序，且可重复；

set元素无序，且不可重复；

sortset有序集合。

散列类型：hash。就是个map。

2. Redis应用场景

缓存（数据查询、短连接、新闻内容、商品内容等等）--最多使用
任务队列（秒杀、抢购、12306等等）
应用排行榜
网站访问统计
数据过期处理（可以精确到毫秒）
分布式集群架构中的session分离

3. redis在Linux上的安装

详见我的博客文章：《Redis安装部署》

三、Java操作redis

创建一个Dynamic Web Project，或者创建个Java Project。我这里创建个Java Project，然后在Project创建个lib文件夹，导入jar包，并加入到classpath中。

创建一个包 com.wisedu.jedis，创建一个class文件JedisTest.java

1. 单实例连接

	@Test
	//获得单一的jedis对象操作数据库
	public void test1(){
		//1、获得连接对象
		Jedis jedis = new Jedis("172.16.206.30", 6400);
		
		//2、获得数据
		String username = jedis.get("username");
		System.out.println(username);
		
		//3、存储
		jedis.set("addr", "北京");
		System.out.println(jedis.get("addr"));
		
		//释放资源
		jedis.close();
	}

2. 连接池连接

	//通过jedis的pool获得jedis连接对象
	@Test
	public void test2(){
		//0、创建池子的配置对象
		JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();
		poolConfig.setMaxIdle(30);//最大闲置个数，当请求很多时，池子里会放很多jedis对象，但是一会儿请求下来了，不可能还是放这么多jedis对象放池子里
		poolConfig.setMinIdle(10);//最小闲置个数
		poolConfig.setMaxTotal(50);//最大连接数
		
		//1、创建一个redis的连接池
		JedisPool pool = new JedisPool(poolConfig, "172.16.206.30", 6400);
		
		//2、从池子中获取redis的连接资源
		Jedis jedis = null;
		try {		
			jedis = pool.getResource();
			
			//3、操作数据库
			jedis.set("xxx","yyyy"); //这里不是map，redis的value处只能存字符串、list、set、sortrfset、hash，不能new一个对象存在value的位置
						//那么怎么存对象？json。json-lib或fastjson将对象转成json串存进去，取得时候再转回去就行了
			System.out.println(jedis.get("xxx"));
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		} finally {
			if(jedis != null) {
				//4、关闭资源
				jedis.close();
			}
		}
		
	}

把连接池封装个工具：

redis.properties

redis.maxIdle=30
redis.minIdle=10
redis.maxTotal=100
redis.url=172.16.206.30
redis.port=6400

JedisPoolUtils.java

package com.wisedu.jedis;

import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.util.Properties;

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;

public class JedisPoolUtils {
	
	private static JedisPool pool = null;
	
	static{
		
		//加载配置文件
		InputStream in = JedisPoolUtils.class.getClassLoader().getResourceAsStream("redis.properties");
		Properties pro = new Properties();
		try {
			pro.load(in);
		} catch (IOException e) {
			e.printStackTrace();
		}
		
		//获得池子对象
		JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();
		poolConfig.setMaxIdle(Integer.parseInt(pro.get("redis.maxIdle").toString()));//最大闲置个数
		poolConfig.setMinIdle(Integer.parseInt(pro.get("redis.minIdle").toString()));//最小闲置个数
		poolConfig.setMaxTotal(Integer.parseInt(pro.get("redis.maxTotal").toString()));//最大连接数
		pool = new JedisPool(poolConfig,pro.getProperty("redis.url") , Integer.parseInt(pro.get("redis.port").toString()));
	}

	//获得jedis资源的方法
	public static Jedis getJedis(){
		return pool.getResource();
	}
	
	//还可以封装关闭的方法等
	//...
	
	public static void main(String[] args) {
		Jedis jedis = getJedis();
		System.out.println(jedis.get("xxx"));
	}
	
}

后期开发带着这个工具和配置文件走。

四、Redis的数据结构

1. Redis的数据结构简单介绍

redis是一种高级的key-value的存储系统，

其中的key是字符串类型，尽可能满足如下几点：

key不要太长，最好不要操作1024个字节，这不仅会消耗内存还会降低查找效率
key不要太短，如果太短会降低key的可读性
在项目中，key最好有一个统一的命名规范（根据企业的需求）

其中value 支持五种数据类型：

字符串型 string
字符串列表 list
字符串集合 set
有序字符串集合 sorted set
哈希类型 hash

对Redis的学习，主要是对数据的存储，下面来看看各种Redis的数据类型的存储操作。

2. 存储字符串 String

字符串类型是Redis中最为基础的数据存储类型，它在Redis中是二进制安全的，这便意味着该类型可以接受任何格式的数据，如JPEG图像数据或Json对象描述信息等。在Redis中字符串类型的Value最多可以容纳的数据长度是512M

（1）set key value：设定key持有指定的字符串value，如果该key存在则进行覆盖操作。总是返回”OK”。
（2）get key：获取key的value。如果与该key关联的value不是String类型，redis 将返回错误信息，因为get命令只能用于获取String value；如果该key不存在，返回null。

[root@osb30 ~]# redis-cli -h 172.16.206.30 -p 6400
172.16.206.30:6400> set name zhangsan
OK
172.16.206.30:6400> get name
"zhangsan"
172.16.206.30:6400> set name lisi
OK
172.16.206.30:6400> get name
"lisi"
172.16.206.30:6400> get age
(nil)

（3）getset key value：先获取该key的值，然后在设置该key的值。

172.16.206.30:6400> getset name wangwu
"lisi"
172.16.206.30:6400> get name
"wangwu"

（4）incr key：将指定的key的value原子性的递增1.如果该key不存在，其初始值为0，在incr之后其值为1。如果value的值不能转成整型，如hello，该操作将执行失败并返回相应的错误信息。
（5）decr key：将指定的key的value原子性的递减1.如果该key不存在，其初始值为0，在incr之后其值为-1。如果value的值不能转成整型，如hello，该操作将执行失败并返回相应的错误信息。

172.16.206.30:6400> incr num
(integer) 1
172.16.206.30:6400> get num
"1"
172.16.206.30:6400> incr num
(integer) 2
172.16.206.30:6400> get num
"2"
172.16.206.30:6400> decr num
(integer) 1
172.16.206.30:6400> get num
"1"
172.16.206.30:6400> incr name
(error) ERR value is not an integer or out of range

（6）incrby key increment：将指定的key的value原子性增加increment，如果该 key不存在，器初始值为0，在incrby之后，该值为increment。如果该值不能转成整型，如hello则失败并返回错误信息
（8）decrby key decrement：将指定的key的value原子性减少decrement，如果该key不存在，器初始值为0，在decrby之后，该值为decrement。如果该值不能转成整型，如hello则失败并返回错误信息

172.16.206.30:6400> incrby num 5
(integer) 6
172.16.206.30:6400> get num
"6"
172.16.206.30:6400> decrby num 4
(integer) 2
172.16.206.30:6400> get num
"2"

（8）append key value：如果该key存在，则在原有的value后追加该值；如果该 key 不存在，则重新创建一个key/value

172.16.206.30:6400> append addr beijing
(integer) 7
172.16.206.30:6400> get addr
"beijing"
172.16.206.30:6400> append addr nanjing
(integer) 14
172.16.206.30:6400> get addr
"beijingnanjing"

3. 存储list

在Redis中，List类型是按照插入顺序排序的字符串链表。和数据结构中的普通链表一样，我们可以在其头部(left)和尾部(right)添加新的元素。在插入时，如果该键并不存在，Redis将为该键创建一个新的链表。与此相反，如果链表中所有的元素均被移除，那么该键也将会被从数据库中删除。List中可以包含的最大元素数量是 4294967295。

从元素插入和删除的效率视角来看，如果我们是在链表的两头插入或删除元素，这将会是非常高效的操作，即使链表中已经存储了百万条记录，该操作也可以在常量时间内完成。然而需要说明的是，如果元素插入或删除操作是作用于链表中间，那将会是非常低效的。相信对于有良好数据结构基础的开发者而言，这一点并不难理解。

（1）lpush key value1 value2...：在指定的key所关联的list的头部插入所有的 values，如果该key不存在，该命令在插入的之前创建一个与该key关联的空链表，之后再向该链表的头部插入数据。插入成功，返回元素的个数。
（2）rpush key value1、value2…：在该list的尾部添加元素
（3）lrange key start end：获取链表中从start到end的元素的值，start、end可为负数，若为-1则表示链表尾部的元素，-2则表示倒数第二个，依次类推…

172.16.206.30:6400> lpush mylist jerry lucy
(integer) 2
172.16.206.30:6400> lrange mylist 0 -1
1) "lucy"
2) "jerry"
172.16.206.30:6400> rpush mylist tom
(integer) 3
172.16.206.30:6400> lrange mylist 0 -1
1) "lucy"
2) "jerry"
3) "tom"

（4）lpushx key value：仅当参数中指定的key存在时（如果与key管理的list中没有值时，则该key是不存在的）在指定的key所关联的list的头部插入value。
（5）rpushx key value：在该list的尾部添加元素

172.16.206.30:6400> lrange mylist 0 -1
1) "lucy"
2) "jerry"
3) "tom"
172.16.206.30:6400> lpushx mylist rose
(integer) 4
172.16.206.30:6400> rpushx mylist mary
(integer) 5
172.16.206.30:6400> lrange mylist 0 -1
1) "rose"
2) "lucy"
3) "jerry"
4) "tom"
5) "mary"

（6）lpop key：返回并弹出指定的key关联的链表中的第一个元素，即头部元素。
（7）rpop key：从尾部弹出元素。

172.16.206.30:6400> lrange mylist 0 -1
1) "rose"
2) "lucy"
3) "jerry"
4) "tom"
5) "mary"
172.16.206.30:6400> lpop mylist
"rose"
172.16.206.30:6400> rpop mylist
"mary"
172.16.206.30:6400> lrange mylist 0 -1
1) "lucy"
2) "jerry"
3) "tom"

（8）rpoplpush resource destination：将链表中的尾部元素弹出并添加到头部　　

172.16.206.30:6400> lrange mylist 0 -1
1) "lucy"
2) "jerry"
3) "tom"
172.16.206.30:6400> rpoplpush mylist mylist2
"tom"
172.16.206.30:6400> rpoplpush mylist mylist2
"jerry"
172.16.206.30:6400> lrange mylist 0 -1
1) "lucy"
172.16.206.30:6400> lrange mylist2 0 -1
1) "jerry"
2) "tom"

（9）llen key：返回指定的key关联的链表中的元素的数量。

172.16.206.30:6400> del mylist
(integer) 1
172.16.206.30:6400> lpush mylist tom jerry lucy rose mary
(integer) 5
172.16.206.30:6400> lrange mylist 0 -1
1) "mary"
2) "rose"
3) "lucy"
4) "jerry"
5) "tom"
172.16.206.30:6400> llen mylist
(integer) 5

（10）lset key index value：设置链表中的index的脚标的元素值，0代表链表的头元素，-1代表链表的尾元素。

172.16.206.30:6400> lrange mylist 0 -1
1) "mary"
2) "rose"
3) "lucy"
4) "jerry"
5) "tom"
172.16.206.30:6400> lset mylist 2 davy
OK
172.16.206.30:6400> lrange mylist 0 -1
1) "mary"
2) "rose"
3) "davy"
4) "jerry"
5) "tom"
172.16.206.30:6400> lset mylist -2 peter
OK
172.16.206.30:6400> lrange mylist 0 -1
1) "mary"
2) "rose"
3) "davy"
4) "peter"
5) "tom"

（11）lrem key count value：删除count个值为value的元素，如果count大于0，从头向尾遍历并删除count个值为value的元素，如果count小于0，则从尾向头遍历并删除。如果count等于0，则删除链表中所有等于value的元素。

172.16.206.30:6400> lrange mylist 0 -1
1) "mary"
2) "rose"
3) "davy"
4) "peter"
5) "tom"
172.16.206.30:6400> lrem mylist 0 peter
(integer) 1
172.16.206.30:6400> lrange mylist 0 -1
1) "mary"
2) "rose"
3) "davy"
4) "tom"

（12）linsert key before|after pivot value：在pivot元素前或者后插入value这个元素。

172.16.206.30:6400> lrange mylist 0 -1
1) "mary"
2) "rose"
3) "davy"
4) "tom"
172.16.206.30:6400> linsert mylist before rose jerry
(integer) 5
172.16.206.30:6400> lrange mylist 0 -1
1) "mary"
2) "jerry"
3) "rose"
4) "davy"
5) "tom"

4. 存储set

在Redis中，我们可以将Set类型看作为没有排序的字符集合，和List类型一样，我们也可以在该类型的数据值上执行添加、删除或判断某一元素是否存在等操作。需要说明的是，这些操作的时间是常量时间。Set可包含的最大元素数是4294967295。

和List类型不同的是，Set集合中不允许出现重复的元素。和List类型相比，Set类型在功能上还存在着一个非常重要的特性，即在服务器端完成多个Sets之间的聚合计算操作，如unions、intersections和differences。由于这些操作均在服务端完成，因此效率极高，而且也节省了大量的网络IO开销。

（1）sadd key value1、value2…：向set中添加数据，如果该key的值已有则不会重复添加
（2）smembers key：获取set中所有的成员
（3）scard key：获取set中成员的数量

172.16.206.30:6400> sadd myset tom lucy jerry rose
(integer) 4
172.16.206.30:6400> smembers myset
1) "jerry"
2) "lucy"
3) "tom"
4) "rose"
172.16.206.30:6400> scard myset
(integer) 4

（4）sismember key member：判断参数中指定的成员是否在该set中，1表示存在，0表示不存在或者该key本身就不存在
（5）srem key member1、member2…：删除set中指定的成员

172.16.206.30:6400> smembers myset
1) "jerry"
2) "lucy"
3) "tom"
4) "rose"
172.16.206.30:6400> sismember myset jerry
(integer) 1
172.16.206.30:6400> sismember myset davy
(integer) 0
172.16.206.30:6400> srem myset jerry
(integer) 1
172.16.206.30:6400> smembers myset
1) "lucy"
2) "tom"
3) "rose"

（6）srandmember key：随机返回set中的一个成员

172.16.206.30:6400> smembers myset
1) "lucy"
2) "tom"
3) "rose"
172.16.206.30:6400> srandmember myset
"rose"
172.16.206.30:6400> srandmember myset
"lucy"
172.16.206.30:6400> srandmember myset
"rose"

（7）sdiff sdiff key1 key2：返回key1与key2中相差的成员，而且与key的顺序有关。即返回差集。

172.16.206.30:6400> smembers myset
1) "rose"
2) "jerry"
3) "mary"
4) "lucy"
5) "jack"
6) "tom"
172.16.206.30:6400> smembers myset2
1) "zhangsan"
2) "jerry"
3) "lucy"
4) "tom"
5) "lisi"
172.16.206.30:6400> sdiff myset myset2
1) "jack"
2) "mary"
3) "rose"
172.16.206.30:6400> sdiff myset2 myset
1) "zhangsan"
2) "lisi"

（8）sdiffstore destination key1 key2：将key1、key2相差的成员存储在destination上　　

172.16.206.30:6400> smembers myset
1) "rose"
2) "jerry"
3) "mary"
4) "lucy"
5) "jack"
6) "tom"
172.16.206.30:6400> smembers myset2
1) "zhangsan"
2) "jerry"
3) "lucy"
4) "tom"
5) "lisi"
172.16.206.30:6400> sdiffstore myset3 myset2 myset
(integer) 2
172.16.206.30:6400> smembers myset3
1) "zhangsan"
2) "lisi"

（9）sinter key[key1,key2…]：返回交集。
（10）sinterstore destination key1 key2：将返回的交集存储在destination上

172.16.206.30:6400> del myset
(integer) 1
172.16.206.30:6400> del myset2
(integer) 1
172.16.206.30:6400> del myset3
(integer) 1
172.16.206.30:6400> 
172.16.206.30:6400> sadd myset tom lucy jerry
(integer) 3
172.16.206.30:6400> sadd myset2 tom lucy jerry zhangsan lisi
(integer) 5
172.16.206.30:6400> sinter myset myset2
1) "jerry"
2) "lucy"
3) "tom"
172.16.206.30:6400> sinterstore myset3 myset myset2
(integer) 3
172.16.206.30:6400> smembers myset3
1) "jerry"
2) "tom"
3) "lucy"

（11）sunion key1、key2：返回并集。

172.16.206.30:6400> smembers myset
1) "jerry"
2) "lucy"
3) "tom"
172.16.206.30:6400> smembers myset2
1) "jerry"
2) "zhangsan"
3) "lucy"
4) "lisi"
5) "tom"
172.16.206.30:6400> sunion myset myset2
1) "jerry"
2) "zhangsan"
3) "lucy"
4) "lisi"
5) "tom"

（12）sunionstore destination key1 key2：将返回的并集存储在destination上

172.16.206.30:6400> sunionstore myset4 myset myset2
(integer) 5
172.16.206.30:6400> smembers myset4
1) "jerry"
2) "zhangsan"
3) "lucy"
4) "lisi"
5) "tom"

5. 存储sortedset

Sorted-Sets和Sets类型极为相似，它们都是字符串的集合，都不允许重复的成员出现在一个Set中。它们之间的主要差别是Sorted-Sets中的每一个成员都会有一个分数(score)与之关联，Redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。然而需要额外指出的是，尽管Sorted-Sets中的成员必须是唯一的，但是分数(score) 却是可以重复的。

在Sorted-Set中添加、删除或更新一个成员都是非常快速的操作，其时间复杂度为集合中成员数量的对数。由于Sorted-Sets中的成员在集合中的位置是有序的，因此，即便是访问位于集合中部的成员也仍然是非常高效的。事实上，Redis所具有的这一特征在很多其它类型的数据库中是很难实现的，换句话说，在该点上要想达到和Redis同样的高效，在其它数据库中进行建模是非常困难的。

例如：游戏排名、微博热点话题等使用场景。

（1）zadd key score member score2 member2 … ：将所有成员以及该成员的分数存放到sorted-set中
（2）zcard key：获取集合中的成员数量

172.16.206.30:6400> zadd mysort 10 zhangsan 30 lisi 20 wangwu
(integer) 3
172.16.206.30:6400> zcard mysort
(integer) 3

（3）zcount key min max：获取分数在[min,max]之间的成员
（4）zincrby key increment member：设置指定成员的增加的分数。
（5）zrange key start end [withscores]：获取集合中脚标为start-end的成员，[withscores]参数表明返回的成员包含其分数。
（6）zrangebyscore key min max [withscores] [limit offset count]：返回分数在[min,max]的成员并按照分数从低到高排序。[withscores]：显示分数；[limit offset count]：offset，表明从脚标为offset的元素开始并返回count个成员。
（7）zrank key member：返回成员在集合中的位置。
（8）zrem key member[member…]：移除集合中指定的成员，可以指定多个成员。
（9）zscore key member：返回指定成员的分数

6. 存储hash

Redis中的Hashes类型可以看成具有String Key和String Value的map容器。所以该类型非常适合于存储值对象的信息。如Username、Password和Age等。如果Hash中包含很少的字段，那么该类型的数据也将仅占用很少的磁盘空间。每一个Hash可以存储4294967295个键值对。

（1）hset key field value：为指定的key设定field/value对（键值对）。

（2）hmset key field value [field2 value2 ...]：设置key中的多个field/value

（3）hget key field：返回指定的key中的field的值

（4）hmget key field value [field2 value2 ...]：获取key中的多个field/value
（5）hgetall key：获取key中的所有filed-vaule

172.16.206.30:6400> hset myhash username jack
(integer) 1
172.16.206.30:6400> hset myhash age 18
(integer) 1
172.16.206.30:6400> hmset myhash2 username tom age 19
OK
172.16.206.30:6400> hget myhash username
"jack"
172.16.206.30:6400> hmget myhash username age
1) "jack"
2) "18"
172.16.206.30:6400> hgetall myhash2
1) "username"
2) "tom"
3) "age"
4) "19"

（6）hexists key field：判断指定的key中的filed是否存在
（7）hlen key：获取key所包含的field的数量
（8）hincrby key field increment：设置key中filed的值增加increment，如：age 增加20

五、keys的通用操作

keys pattern：获取所有有pattern匹配的key，返回所有与该key匹配的keys。* 表示任意一个或多个字符，? 表示任意一个字符。

del key1 key2 ...：删除指定的key

172.16.206.30:6400> del myset3 myset4
(integer) 2

exists key：判断key是否存在，1代表存在，0代表不存在

172.16.206.30:6400> exists mylist
(integer) 1
172.16.206.30:6400> exists my1
(integer) 0

rename key newkey：为当前的key重命名

172.16.206.30:6400> get name
"wangwu"
172.16.206.30:6400> rename name newname
OK
172.16.206.30:6400> get name
(nil)
172.16.206.30:6400> get newname
"wangwu

expire key：设置过期时间，单位：秒

172.16.206.30:6400> expire newname 10
(integer) 1

ttl key：获取该key所剩的超时时间，如果没有设置超时，返回-1。如果返回-2 表示已经超时了，不存在了

172.16.206.30:6400> ttl myset
(integer) -1
172.16.206.30:6400> ttl newname
(integer) -2

type key：获取指定key的类型。该命令将以字符串的格式返回。返回的字符串为string、list、set、hash和zset，如果key不存在返回none。

172.16.206.30:6400> type addr
string
172.16.206.30:6400> type mylist
list
172.16.206.30:6400> type myset
set
172.16.206.30:6400> type mysort
zset
172.16.206.30:6400> type myhash
hash
172.16.206.30:6400> type aaa
none

六、Redis的特性

1. 多数据库

一个redis实例可以包括多个数据库，客户端可以指定连接某个redis实例的哪个数据库，就好比在一个mysql中创建多个数据库，客户端连接时指定连接哪个数据库。

一个redis实例最多可提供16个数据库，小标0-15，客户端默认连接的是第0号数据库，也可以通过select选择连接哪个数据库，如下连接2号库：

172.16.206.30:6400[1]> select 2
OK
172.16.206.30:6400[2]> keys *
(empty list or set)

将 addr 这个key移到2号库

172.16.206.30:6400[2]> select 0
OK
172.16.206.30:6400> move addr 2
(integer) 1
172.16.206.30:6400> get addr
(nil)
172.16.206.30:6400> select 2
OK
172.16.206.30:6400[2]> get addr
"beijingnanjing"

2. 服务器命令

ping：测试连接是否存活

172.16.206.30:6400> ping
PONG

echo：在命令行打印一些内容

172.16.206.30:6400> echo lisi
"lisi"

select：选择数据库。

172.16.206.30:6400> select 2
OK
172.16.206.30:6400[2]> select 16
(error) ERR invalid DB index

quit：退出连接

172.16.206.30:6400[2]> quit
[root@osb30 ~]#

dbsize：返回当前数据库中key的数目

172.16.206.30:6400> dbsize
(integer) 16
172.16.206.30:6400> set name zhangsan
OK
172.16.206.30:6400> dbsize
(integer) 17

info：获取服务器的信息和统计。

172.16.206.30:6400> info
# Server
redis_version:3.2.2
redis_git_sha1:00000000
redis_git_dirty:0
redis_build_id:96bd931756090e67
redis_mode:standalone
...

flushdb：删除当前选择数据库中所有的key

172.16.206.30:6400> select 2
OK
172.16.206.30:6400[2]> dbsize
(integer) 1
172.16.206.30:6400[2]> keys *
1) "addr"
172.16.206.30:6400[2]> flushdb
OK
172.16.206.30:6400[2]> dbsize
(integer) 0
172.16.206.30:6400[2]> keys *
(empty list or set)

flushall：删除所有数据库中的所有key。

3. 消息订阅与发布

subscribe channel：订阅频道，例如：subscribe mychat，订阅mychat这个频道
psubscribe channel*：批量订阅频道，例如：psubscribe s*，订阅以“s”开头的频道
publish channel content：在指定的频道中发布消息，如 publish mychat 'today is a newday'

在第一个连接中，订阅mychat频道。此时如果没有人“发布”消息，当前窗口处于等待状态。

在另一个窗口中，在mychat频道中发布消息

4. redis事务

（1）概念

和众多其它数据库一样，redis作为NoSQL数据库同样也提供了事务机制。在redis中，MULTI/EXEC/DISCARD 这3个命令是我们实现事务的基石。

（2）redis事务特征

在事务中的所有命令都将被串行化的顺序执行，事务执行期间，redis不会再为其它客户端的请求提供任何服务，从而保证了事务中的所有命令被原子的执行。
和关系型数据库中的事务相比，在redis事务中如果某一条命令执行失败，其后的命令仍然会被继续执行。
我们可以通过 MULTI 命令开启一个事务，有关系型数据库开发经验的人可以将其理解为“BEGIN TRANSACTION”语句。在该语句之后执行的命令都将被视为事务之内的操作，最后我们可以通过执行 EXEC/DISCARD 命令来提交/回滚事务内的所有操作。这两个redis命令可被视为等同于关系型数据库中的 COMMIT/ROLLBACK 语句。
在事务开启之前，如果客户端与服务器之间出现通讯故障并导致网络断开，其后所有待执行的语句都将不会被服务器执行。然而如果网络中断时间是发生在客户端执行 EXEC 命令之后，那么该事务中的所有命令都会服务器执行。
当使用 Append-Only 模式时，redis会通过调用系统函数 write 将该事务内的所有写操作在本次调用中全部写入磁盘。然而如果在写入的过程中出现系统崩溃，如电源故障导致的宕机，那么此时也许只有部分数据被写入到磁盘，而另外一部分数据却已经丢失。redis服务器会在重新启动时执行一系列必要的一致性检测，一旦发现类似问题，就会立即退出并给出相应的错误提示。此时我们要充分利用redis工具包中的 redis-check-aof 工具，该工具可以帮助我们定位到数据不一致的错误，并将已经写入的部分数据进行回滚，修复之后我们就可以再次重新启动redis服务器了

（3）命令解释

multi：开启事务。用于标记事务的开始，类似关系型数据库中的：begin transaction。其后执行的命令都将被存入命令队列，直到执行 EXEC 时，这些命令才会被原子的执行。
exec：提交事务，类似与关系型数据库中的：commit
discard：事务回滚，类似关系型数据库中的：rollback

（4）测试

1）正常执行事务

在窗口1，设置num，并获取数据

172.16.206.30:6400> set num 1
OK
172.16.206.30:6400> get num
"1"

在窗口2，num累加1，并获取数据

172.16.206.30:6400> incr num
(integer) 2
172.16.206.30:6400> get num
"2"

在窗口1，获得数据

172.16.206.30:6400> get num
"2"

在窗口1，开启事务，多次累加数据

172.16.206.30:6400> multi 
OK
172.16.206.30:6400> incr num
QUEUED
172.16.206.30:6400> incr num
QUEUED

在窗口2，获取数据

172.16.206.30:6400> get num
"2"

在窗口1，提交事务

172.16.206.30:6400> exec
1) (integer) 3
2) (integer) 4

在窗口2，获取数据

172.16.206.30:6400> get num
"4"

2）回滚

172.16.206.30:6400> set user jack
OK
172.16.206.30:6400> get user
"jack"
172.16.206.30:6400> multi
OK
172.16.206.30:6400> set user rose
QUEUED
172.16.206.30:6400> discard
OK
172.16.206.30:6400> get user
"jack"

3）失败命令